2024年6月6日 · 本文介绍了YOLOv10的改进版，独创可变形条带卷积 (DSCN)，作为轻量级DCNv3的替代方案，减少了计算量，提高了性能。 DSCN通过限制变形采样核在单轴上，降低了计算负荷。 此外，DSCN与YOLOv10的C2fUIB和PSA结合，形成C2f_DSA，实现网络结构的优化。 详细步骤包括源码下载、编译和模型配置。 💡💡💡 本文独家改进： 提出了可变形条带卷积 (DSCN)，DSCN作为大核DCNv3的简化版本，相对于变形采样方法，其计算量仅为原始方法 …

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2024年12月5日 · 可变形条带卷积（Deformable Strip Convolution, DSCN）：作为DCNv3的简化版本，通过限制变形采样内核到单轴，减少了计算负载。 可变形空间注意力（Deformable Spatial Attention, DSA）：用空间注意力机制替代DCNv3中的调制掩码分支，以减少参数和内存消耗。

We propose a Discriminative Sparse Convolution Network (DSCN) for robust UAV object tracking, which introduces convolutional layers with explicit data meaning and can be learned online without using any auxiliary training data.

可变形卷积（Deformable Convolutional Networks，简称DCN）是一种新型的卷积神经网络模块，它允许卷积核在卷积过程中进行形变，以更好地适应输入数据的局部变化。 在一些研究中，提出了结合可变形卷积和 注意力机制 的网络架构，例如在EEG情绪识别中，通过结合CNN的局部感知能力和Transformer的全局感知能力，设计了新的模型架构。 另一种实现是在医学图像分割中，引入了可变形大核注意力（D-LKA Attention）发了一篇医学分割的WACV2024，这是一种简化 …

我们很高兴地宣布，ai.csdn.net现在已经正式上线了！ 这是一个全新的AI技术社区，我们将为您提供最新的AI技术资讯、最前沿的AI技术应用案例、最专业的AI技术交流平台。

Our paper is accepted to IEEE ICIP 2018. Code and Tensorflow model will be released from this page very soon. Please cite the following papers: [1] Savas Ozkan and Gozde Bozdagi Akar, Deep Spectral Convolution Network for HyperSpectral Unmixing, IEEE International Conference on Image Processing, 2018:

To improve the model accuracy of deep stochastic configuration network (DSCN) in multitarget robust parameter modeling tasks, this paper presents a multitarget robust DSCN modeling method. This method expands the hidden layer output matrix by optimizing the network model structure and exploiting the correlation between multiple targets to ...

2024年10月12日 · 💡💡💡 本文独家改进： 提出了可变形条带卷积 (DSCN)，DSCN作为大核DCNv3的简化版本，相对于变形采样方法，其计算量仅为原始方法的63.2%。 通过将变形采样核限制在单轴上，DSCN进一步避免了计算负荷随核尺寸的二次增长。 因此由DSCN构建的可变形空间注意 (DSA)来替代DCNv3。 💡💡💡 强烈推荐：先到先得，paper级创新，直接使用； 💡💡💡 创新点：1）去掉DCNv3中的Mask；2）空间域上的双线性插值转改为轴上的线性插值； 💡💡💡 如何跟YOLO11结 …

The implementation of the paper"Building Change Detection for Remote Sensing Images Using a Dual Task Constrained Deep Siamese Convolutional Network Model " I will add all details when the paper is published.